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로지스틱 회귀

분류 문제: 몇 가지 이산적 값 중 하나를 선택하는 모델 == 분류 모델일반 선형 회귀처럼 선 하나 쭉 그어넣고 위는 0, 아래는 1 이렇게 못함 로지스틱 회귀의 개념- 이진 분류(binary classification) 문제를 확률로 표현- 어떤 확률이 일어날 확률 P(X), 일어나지 않을 확률 1 - P(X) .. (0 - 오즈비(odds ratio) : 어떤 사건이 일어날 확률과 일어나지 않을 확률의 비율,  P(X) / (1 - P(X)).. 수식 상 확률이 올라갈수록 => 오즈비 급상승 로짓(logit) 함수 : 오즈비에 상용로그 붙인 수식x가 들어왔을 때 y가 1일 확률(성공) => 그냥 P(X)라 보면 됨 로짓 함수와 Logistic(Sigmoid)함수는 역함수 관계 (y=x에 대해 대칭) ..
빅데이터마이닝 2025. 4. 11. 22:40
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